图片所属类目的确定方法及其系统技术方案

本申请公开一种图片所属类目的确定方法及其系统，其中所述方法包括：接收输入的查询图片；提取所述查询图片的图片特征，根据所述图片特征确定所述查询图片对应的多个类目信息；根据所述查询图片以及确定的多个类目信息进行分类检索；根据分类检索的检索结果判定所述查询图片所属的类目信息。通过本申请可以提高类目推断的准确度。

A method for determining the purpose of a class of pictures and its system

Disclosed is a picture of their class to determine the method and a system thereof, wherein the method comprises the steps of: receiving input query image; image feature extraction of the query image, according to multiple category information of the image features of the query image to determine the corresponding; according to multiple category information of the query image and determine the classification and retrieval; according to the search result classification retrieval determines that the query image belongs to category information. The application of this application can improve the accuracy of the category inference.

【技术实现步骤摘要】
图片所属类目的确定方法及其系统
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种图片所属类目的确定方法及其系统。
技术介绍
图像检索作为一门新兴技术在电商场景中已经越来越常见。但是随着互联网的流行，商品图片库中的图片数量日益庞大，这使得图像检索变的非常的困难。值得庆幸的是，如果事先知道query图片(即图片搜索中的用户查询图片)所属的商品类目，就可以在query图片所属的商品类目中进行垂直检索，大大提高检索效率；其次，通过限定类目可以保证检索返回的结果图和query图片在类目上的一致性，提升用户体验。此外，query图片的类目信息对理解用户行为，分析用户意图非常有帮助。由此可见，query图片的类目推断对图像搜索具有重要意义。现有技术中的类目识别方法大都是基于学习策略的，对每个类目输出一个类目置信度，通常选取置信度最高的类目作为类目识别的预测类目。但是在真实的电商场景中，类目种类很多，不同类目之间有很高的表观相似性(比如上装和裙装)，导致部分query图片的类目预测的置信度不太高，类目识别的准确度有限(如：置信度最高的类目的准确度只有80％)。也就是说，有较多的query图片会因为类目预测错误本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图片所属类目的确定方法，其特征在于，包括：接收输入的查询图片；提取所述查询图片的图片特征，根据所述图片特征确定所述查询图片对应的多个类目信息；根据所述查询图片以及确定的多个类目信息进行分类检索；根据分类检索的检索结果判定所述查询图片所属的类目信息。

【技术特征摘要】
1.一种图片所属类目的确定方法，其特征在于，包括：接收输入的查询图片；提取所述查询图片的图片特征，根据所述图片特征确定所述查询图片对应的多个类目信息；根据所述查询图片以及确定的多个类目信息进行分类检索；根据分类检索的检索结果判定所述查询图片所属的类目信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图片特征确定所述查询图片对应的多个类目信息的步骤，包括：根据预设的分类器对所述查询图片的图片特征进行识别，计算所述查询图片对应的多个类目信息中的每个类目信息对应的归属概率。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在进行分类检索的步骤之前，所述方法还包括：判断计算得到的每个类目信息对应的归属概率中最大的归属概率是否大于预设阈值，若是，则判定该归属概率对应的类目信息为所述查询图片所属的类目信息；否则执行分类检索的步骤。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述归属概率的大小顺序对每个类目信息进行排序；根据顺序选取所述多个类目信息中的部分类目信息进行分类检索。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据分类检索的检索结果判定所述查询图片所属的类目信息的步骤，包括：分别获取每个类目信息对应的预设数量的检索图片；将所述查询图片的图片特征分别与检索图片的图片特征进行比较，如果判定为相同则判定该类目信息为所述查询图片所属的类目信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，如果判定所述查询图片的图片特征与检索图片的图片特征不相同，则所述方法还包括：分别获取每个类目信息的第一数量的检索图片和第二数量的检索图片，其中第一数量大于第二数量；分别计算每个类目信息的第一数量的检索图片与所述检索图片的特征距离，确定平均距离最小的第一类目信息；分别计算每个类目信息的第二数量的检索图片与所述检索图片的特征距离，确定平均距离最小的第二类目信息；若所述第一类目信息与所述第二类目信息相同，则判定该类目信息为所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵康，李敏，潘攀，华先胜，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY